这篇文章给大家分享的是有关Pytorch中Tensor如何与各种图像格式相互转化的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
格式转换
我们一般在pytorch或者python中处理的图像无非这几种格式：
PIL：使用python自带图像处理库读取出来的图片格式
numpy：使用python-opencv库读取出来的图片格式
tensor：pytorch中训练时所采取的向量格式（当然也可以说图片）
注意，之后的讲解图片格式皆为RGB三通道，24-bit真彩色，也就是我们平常使用的图片形式。
PIL与Tensor
PIL与Tensor的转换相对容易些，因为pytorch已经提供了相关的代码，我们只需要搭配使用即可：
所有代码都已经引用了（之后的代码省略引用部分）：
import torch from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # loader使用torchvision中自带的transforms函数 loader = transforms.Compose([ transforms.ToTensor()]) unloader = transforms.ToPILImage()
1 PIL读取图片转化为Tensor
重庆分公司
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# 输入图片地址
# 返回tensor变量
def image_loader(image_name):
image = Image.open(image_name).convert('RGB')
image = loader(image).unsqueeze(0)
return image.to(device, torch.float)2 将PIL图片转化为Tensor
# 输入PIL格式图片 # 返回tensor变量 def PIL_to_tensor(image): image = loader(image).unsqueeze(0) return image.to(device, torch.float)
3 Tensor转化为PIL图片
# 输入tensor变量 # 输出PIL格式图片 def tensor_to_PIL(tensor): image = tensor.cpu().clone() image = image.squeeze(0) image = unloader(image) return image
4 直接展示tensor格式图片
def imshow(tensor, title=None): image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension image = unloader(image) plt.imshow(image) if title is not None: plt.title(title) plt.pause(0.001) # pause a bit so that plots are updated
5 直接保存tensor格式图片
def save_image(tensor, **para):
dir = 'results'
image = tensor.cpu().clone() # we clone the tensor to not do changes on it
image = image.squeeze(0) # remove the fake batch dimension
image = unloader(image)
if not osp.exists(dir):
os.makedirs(dir)
image.save('results_{}/s{}-c{}-l{}-e{}-sl{:4f}-cl{:4f}.jpg'
.format(num, para['style_weight'], para['content_weight'], para['lr'], para['epoch'],
para['style_loss'], para['content_loss']))numpy与Tensor
numpy格式是使用cv2，也就是python-opencv库读取出来的图片格式，需要注意的是用python-opencv读取出来的图片和使用PIL读取出来的图片数据略微不同，经测试用python-opencv读取出来的图片在训练时的效果比使用PIL读取出来的略差一些(详细过程之后发布)。
之后所有代码引用：
import cv2 import torch import matplotlib.pyplot as plt
numpy转化为tensor
def toTensor(img):
assert type(img) == np.ndarray,'the img type is {}, but ndarry expected'.format(type(img))
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
img = torch.from_numpy(img.transpose((2, 0, 1)))
return img.float().div(255).unsqueeze(0) # 255也可以改为256tensor转化为numpy
def tensor_to_np(tensor): img = tensor.mul(255).byte() img = img.cpu().numpy().squeeze(0).transpose((1, 2, 0)) return img
展示numpy格式图片
def show_from_cv(img, title=None): img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.figure() plt.imshow(img) if title is not None: plt.title(title) plt.pause(0.001)
展示tensor格式图片
def show_from_tensor(tensor, title=None): img = tensor.clone() img = tensor_to_np(img) plt.figure() plt.imshow(img) if title is not None: plt.title(title) plt.pause(0.001)
注意
上面介绍的都是一张图片的转化，如果是n张图片一起的话，只需要修改一下相应代码即可。
举个例子，将之前说过的修改略微修改一下即可：
# 将 N x H x W X C 的numpy格式图片转化为相应的tensor格式 def toTensor(img): img = torch.from_numpy(img.transpose((0, 3, 1, 2))) return img.float().div(255).unsqueeze(0)
感谢各位的阅读！关于“Pytorch中Tensor如何与各种图像格式相互转化”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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